Курсы по искусственному интеллекту

Узнайте, как обучают глубокие нейросетиОсвойте базовые и продвинутые инструменты глубинного обученияПосле курса начните карьеру в перспективной сфере Deep Learning

Цель реализации программы повышения квалификации «AI-Workshop: от идеи до реализации»: Формирование у слушателей комплексного понимания прикладного применения технологий искусственного интеллекта, а также развитие практических навыков для запуска и управления AI-проектами и ML-моделями.

Основы нейросетей и ИИ, работа с ChatGPT и Midjourney, генерация изображений и текста, обучение собственных моделей, практика на реальных задачах.

Освой ИИ без программирования — начни говорить на языке будущего! Искусственный интеллект Машинное обучение Нейронные сети Примеры применения ИИ Практика: ИИ-детектив Классификация Регрессия Кластеризация Прогнозирование Детектирование Распознавание речи Генерация Анализ текста Поиск аномалий Обучение с подкреплением Определение типа задачи в реальном проекте Практика: Сортируем кейсы Возможности и ограничения классических методов Данные и датасеты Популярные инструменты машинного обучения Оценки качества распознавания Применение машинного обучения Практика: Думаем как ИИ и обучаем модель поиска дефектов Что могут и не могут нейронные сети Обучение нейронных сетей Особенности внедрения нейронных сетей в проект Применение нейронных сетей Практика: Визуализации нейросетей и DeepSeek

ИИ теперь работает на аналитика — автоматизируйте рутину и усиливайте экспертность. Что такое LLM: концепция работы, основные возможности и ограничения. Место ИИ в деятельности бизнес-аналитика. Обзор популярных моделей: YandexGPT, Qwen, DeepSeek — выбор под задачи BA. Этические и юридические аспекты: ответственность, галлюцинации, байесы. Практика: Тестирование модели: задать несколько вопросов и обсудить результаты. Диагностика: "Какой я пользователь ИИ?" Принципы эффективного промптинга: конкретность, контекст, структура. Техники: Zero-shot, Few-shot, температура, формат вывода. Паттерны промптов для типовых задач BA: анализ требований, суммирование, user story. Практика: Разработка "библиотеки промптов": Групповая работа: выбрать 2–3 задачи BA и создать шаблоны промптов. Сравнение результатов на разных моделях. Упражнение: исправить "плохой" промпт. Как автоматизировать создание ЧТЗ, BRD, user story, писем, отчетов. Работа с шаблонами и стандартами документирования. Практика: Задание: написать фрагмент технической документации (например, требования или сценарий). Задание: составить электронное письмо руководству на основе протокола встречи. Анализ текстовых данных: отзывы, протоколы, интервью. Выявление ключевых тем, тональности, проблем. Q&A Практика: Анализ набора отзывов клиентов: Классификация по категориям, Выделение главных проблем, Предложения по улучшению. Извлечение информации из протокола встречи. Chain-of-Thought (CoT), управление ролью, JSON/XML-формат. Цепочки промптов: как разбивать сложные задачи. Практика: Задание: создать модель данных на основе текстового описания. Задание: построить цепочку промптов для анализа требований → user story → тест-кейсы. Использование ИИ для анализа и улучшения процессов. Выявление узких мест, дублирования, предложений по оптимизации. Создание диаграмм BPMN с помощью LLM. Практика: Анализ описания процесса и выявление проблем. Генерация предложений по оптимизации. Создание диаграммы BPMN на основе текстового описания. Анализ влияния изменений на систему. Автоматизация создания документации по изменениям. Генерация тест-кейсов на основе требований. Практика: Анализ влияния изменения на существующую систему. Генерация тест-кейсов для реализации нового требования. Безопасность и этика использования ИИ: bias, авторство, конфиденциальность. Примеры галлюцинаций и методы их распознавания. Интеграция ИИ в процессы CI/CD: концепция и примеры. Практика: Обсуждение кейсов: этические дилеммы при использовании ИИ. Упражнение: найти ошибки в "галлюцинированном" ответе ИИ.

Пройдя дипломную программу, вы научитесь:применять на практике знания по математической статистике, необходимые для статистического анализа;превращать разнородные данные в стройные отчеты, понятные диаграммы и графики;пользоваться современными базами данных, использовать язык запросов SQL для анализа данных и построения отчетов;проводить анализ и визуализацию данных с помощью языка статистической обработки данных R;применять технологии Big Data и машинного обучения для анализа;масштабировать аналитические решения (облако, вычислительный кластер) в корпоративной среде.В дипломную программу «Data Science: профессиональная обработка и анализ данных» входят курсы:Основы работы с большими данными (Data Science) (тестирование по курсу)Введение в статистикуMicrosoft Excel 2019/2016. Уровень 3. Анализ и визуализация данных (тестирование по курсу)Анализ данных на языке SQLПрограммирование на языке R. Уровень 1. Базовые знания (тестирование по курсу)Программирование на языке Python. Уровень 1. Базовый курс (тестирование по курсу)Data Science. Уровень1. Инструменты и технологииData Science. Уровень 2. Применение машинного обученияИтоговая аттестация (дипломные программы)После успешной итоговой аттестации слушателям выдается престижный диплом с указанием профессии – «Специалист по Data Science, машинному обучению и искусственному интеллекту».

В программу Разработчик систем машинного обучения на Python (Python Developer: Machine Learning) входят курсы: Основы работы с большими данными (Data Science)Программирование на языке Python. Уровень 1. Базовый курсПрограммирование на языке Python. Уровень 2. Продвинутый курсПрограммирование на языке Python. Уровень 4. Анализ и визуализация данных на языке Python. Библиотеки Pandas, numpy, MatplotlibМатематика для Data Science.1 часть. Математический анализ и линейная алгебраМатематика для Data Science. 2 часть. Теория вероятности и математическая статистикаМатематика для Data Science. 3 часть. Методы оптимизации и алгоритмы анализа данныхPython для машинного обученияНейронные сети. Компьютерное зрение и чтение (NLP). Ваше резюме после прохождения курса: Python 3Anaconda, JupyterNumpy, matplotlib, pandasScikit-learn, tensorflowАнализ и визуализация данныхМетоды машинного обучения, обучение с учителем, обучение без учителя

Онлайн курс «Machine Learning Engineer» от GeekBrains: получи новую профессию дистанционно! ✅ Курс ориентирован на уровень: Junior. ⌚ Длительность обучения: 12 месяцев. ✅ Помощь в трудоустройстве! Обучение на Machine Learning Engineer с нуля онлайн.

Вы изучите основы программирования и основные концепции компьютерных наук, цифровые технологии, операционные системы, программное обеспечение, базы данных, системы аналитики, языки программирования и многое другое. Познакомитесь с тестированием и системным анализом. На программе сможете сделать осознанный выбор специализации и технологий, прокачаться в выбранном направлении.